Порог: это значение, по достижении которого система теряет свою нормальную динамическую траекторию и входит в возбужденное или активное состояние. Мы сталкиваемся с этим феноменом каждый день. Термостат — хороший пример прибора, в котором используется пороговый принцип. Вы устанавливаете термостат на определенное значение, и когда температура в системе падает ниже этой отметки, включается обогрев. Значение, которое вы задаете на термостате, — и есть порог. Нейроны, напротив, — нелинейные пороговые устройства. Каждый нейрон имеет порог возбудимости для потенциала действия. Нейроны пребывают в состоянии покоя, а порог определяется электрическими и химическими качествами каждой конкретной клетки. Более того, пороговые значения в каждом нейроне непостоянны. Опишу процесс в общих чертах: сигналы, приходящие от других нейронов, встречаются в одной клетке, и если за определенный промежуток времени их оказывается достаточно и все они — нужного типа, возбуждение достигает порогового значения и нейрон выдает ответ. Затем клетка вступает в период невозбудимости — восстанавливается после «выстрела». Иными словами, существует верхний предел частоты пиковых потенциалов.
Самоорганизация: жутковатая способность нелинейной системы перестраиваться для создания широких временных и пространственных связей. Возьмем колонию муравьев: перед нами пример предельной структурированности и организованности. Каждый муравей в колонии общается лишь с собратьями в непосредственной близости от себя. Ему дела нет до целой колонии, но, тем не менее, она существует именно благодаря рядовым взаимодействиям. Так же и с нейронами. Ни один нейрон в мозге знать не знает, что является его частью и уж тем более — частью «Я». Вся соль в том, что самоорганизация рождается из внутренней динамики системы без внешнего «обучающего сигнала». Такое возможно лишь в нелинейных системах, например, в мозге, обществе, экономике и — в колонии муравьев. Тогда из взаимодействия простых элементов, кирпичиков самоорганизованной системы, может возникнуть очень сложное поведение. Некоторые колонии муравьев насчитывают миллионы особей, что не мешает им вести себя сложно и крайне упорядоченно. Сообщества обучаются со временем. Однако отдельно взятый муравей — относительно простое существо, которое топает по дорожкам, проторенным другими муравьями. Самоорганизация изо дня в день сохраняет относительное постоянство нашего мозга и чувства «Я». За стабильность климата и его весьма умеренные изменения тоже нужно сказать спасибо самоорганизации. Но и здесь существует порог, по достижении которого даже небольшой выброс углекислого газа способен вызвать огромные перемены.
Колебания: любой периодический или ритмический сигнал. Колебание описывается как усиление и затухание сигнала: это электроэнцефалограмма, вентилятор, который обдувает комнату, двигаясь на подставке полукругом, или фондовый рынок. Колеблется каждый нейрон, а колебательную активность множества нейронов мы можем измерить как суммарную силу электрического тока в отдельном участке мозга. Удивительно, но факт: колебания нейронов спонтанны. Изменение частоты колебаний — ключевой механизм взаимодействия разных участков мозга и непосредственно самих нейронов.
Сетевая структура: в мозге имеется около сотни миллиардов нейронов с приблизительно двумястами триллионами (да, именно триллионами) связей между нейронами. Представьте себе компьютерную сеть с двумя сотнями триллионов связей. Несмотря на эти непомерные числа, любые два нейрона разделяют лишь несколько таких стыковок. Так уж устроен мозг. В среднем, любому нейрону нужно пропустить сигнал через семь соединений, чтобы достичь самого отдаленного нейрона. Это сеть «тесного мира»: очень похоже на число Кевина Бейкона[3] или шесть рубежей отдаления[4]. В сети есть локальные кластеры, «узлы», через которые проходит много связей. Несколько крупных узлов отвечают за большой объем действий. Представьте себе узел FedEx в Мемфисе: вся почта проходит через Мемфис, откуда бы ее ни отправляли, и это значительно сокращает число стыковок, необходимых для ее доставки в любой город мира.
Случайность, или шум: шум полезен. Это один из самых неожиданных фактов о мозге. Шум почти всегда считается плохим или вредным, особенно в рукотворных линейных системах вроде телефонных линий. Однако в сложных нелинейных системах вроде нашего мозга обнаруживается, что некоторый объем шума идет нам впрок. Этот феномен называется «стохастический резонанс»: шум в мозге упорядочивает активность. Если шума слишком мало, нейроны не способны воспринять сигналы, отправленные другими нейронами, а если слишком много — не могут различить верные. Мозг функционирует нормально лишь при оптимальном уровне шума. Но шум полезен только в нелинейных системах. Если подать шум в линейную систему, на выходе вы получите его же, а вот в нелинейной системе вроде нашего мозга может родиться симфония или роман. Исследователь шума Барт Коско, открывший большинство законов стохастического резонанса, называет этот эффект «дзен шума». Мы еще обсудим важную роль шума в творчестве.
3
Кевин Бейкон (род. 1958) — успешный голливудский актер, снявшийся в стольких фильмах, что в какой-то момент родилась игра «Шесть шагов до Кевина Бейкона»: назвав двух актеров, снимавшихся друг с другом, нужно за шесть последующих пар дойти до Кевина Бейкона. Игра зиждется на «Теории шести рукопожатий», которая, в свою очередь, была выдвинута в 1969 году психологами Стэнли Милгрэмом и Джеффри Трэверсом: каждый человек опосредованно знаком с любым другим жителем планеты через цепочку общих знакомых, в среднем состоящую из пяти человек. —
4
«Шесть рубежей отдаления» (1993) — фильм по одноименной пьесе Джона Гуэйра. В нем тоже упоминается описанная выше теория. —